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Considérations pratiques relatives à l'utilisation du spectromètre portatif à réflectance proche/infrarouge NeoSpectra/Scanner pour prédire la valeur nutritive du fourrage ensilé non séché

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Résumé :

Des modèles de prédiction de différents types de fourrage ont été développés à l'aide d'un ensemble de spectres de réflectance dans le proche infrarouge collectés par trois scanners NeoSpectra/portables et de valeurs de référence de laboratoire pour les fibres détergentes neutres (NDF), la digestibilité des fibres détergentes neutres (NDFD), les fibres détergentes acides (ADF), la lignine détergente acide (ADL), les protéines brutes (CP), les cendres et la teneur en humidité (MO) provenant d'un un total de 555 échantillons de maïs, d'herbe et de luzerne ensilés non séchés. Les analyses des données et les résultats des modèles développés dans le cadre de cette étude ont indiqué que la méthode de numérisation avait un impact significatif sur la précision de la prédiction des constituants du fourrage, et que l'utilisation de l'instrument NEO avec la méthode de glissement a amélioré les performances du modèle d'étalonnage (p < 0,05) pour presque tous les constituants. En général, les modèles les moins performants étaient davantage affectés par la variabilité instrument/vers/instrument. L'exception, cependant, était la teneur en humidité (p = 0,02), où le kit de validation avec un instrument indépendant a donné un RMSEP de 2,39 contre 1,44 où les mêmes instruments ont été utilisés à la fois pour l'étalonnage et la validation. Les performances du modèle de validation pour le NDF, l'IVTD, le NDFD, l'ADL, l'ADF, les cendres, le CP et la teneur en humidité étaient de 4,18, 3,86, 6,14, 1,10, 2,75, 1,42, 2,71 et 1,67 pour les échantillons d'ensilage de luzerne et de 3,22, 2,21, 4,55, 0,38, 2,07, 0,50, 0,51 et 1,62 pour l'ensilage de maïs, respectivement. D'après les résultats de cette étude, le spectromètre portatif serait utile pour prédire la teneur en humidité des échantillons de fourrage non séchés et non moulus de luzerne et de graminées (R2 = 0,97) et de maïs (R2 = 0,93).

Publié dans :
Portail de recherche
Catégorie :
Aliments pour animaux
Date de publication :
February 1, 2023
Auteurs :
Xiaoyu Feng/Jerry H. Cherney /Debbie Cherney /Matthew F. Digman
Université :
Université Cornell/Université du Wisconsin/Université d'État du Dakota du Nord
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